风力发电站功率与气象数据分析数据集WindPowerStationPowerandMeteorologicalDataAnalysis-zoeyzzzz1
数据来源：互联网公开数据
标签：风力发电, 功率预测, 气象数据, 时间序列分析, 数据融合, 能源管理, 可再生能源, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自风力发电站的运行数据以及对应的气象数据，记录了风力发电站的发电功率、风速、风向、温度、湿度、气压等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2024年9月26日。
地理范围：数据来源于特定风力发电站，具体地理位置信息包含经纬度数据。
数据维度：数据集包括发电功率（Site_power、ACTIVE_POWER1_sum）、气象要素（WINDSPEED1_mean、WINDDIRECTION1_mean、WT_T、WT_H、WT_P）、时间信息（year, month, day, hour, minu, hour_min, day_hour, month_day, week, week1, HAPPEN_TIME）以及地理位置信息（longitude, latitude, decimal_longitude_minA, decimal_longitude_maxA, decimal_Latitude_minA, decimal_Latitude_maxA）等。此外，还包含了风力发电机组的相关参数，如额定功率、切入/切出风速、海拔高度等（AltitudeA, Total Capacity, sum_rated_powerA, sum_cut_in_wind_speedA, sum_rated_wind_speedA, sum_cut_out_wind_speedA）。
数据格式：CSV格式，文件名为D_all_20240926.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于风力发电站的实时监控系统，经过了初步的清洗和整理。
该数据集适合用于风力发电功率预测、风电场运营优化、气象数据与发电功率的关联性分析等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于可再生能源、电力系统、气象学等领域的学术研究，如风力发电功率预测模型构建、风电场运行效率评估、风能资源评估等。
行业应用：可以为风电场运营商提供数据支持，用于优化发电计划、提升发电效率、降低运营成本。
决策支持：支持能源政策制定者进行风电发展规划、电力系统优化、可再生能源政策评估等。
教育和培训：作为能源工程、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解风力发电过程、数据分析方法和模型构建。
此数据集特别适合用于探索风力发电站的发电功率与气象条件之间的关系，构建预测模型，优化发电策略，提升风能利用效率。
